基于人工智能的审计档案数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的审计档案数据处理方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系。本发明专利技术可以实现从基于人工智能从大量的审计档案中抽取实体信息来构建知识图谱，通过该知识图谱来进行审计数据处理，提高了审计工作处理的效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的审计档案数据处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的审计档案数据处理方法及装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]目前，审计业务人员在开展审计工作时，需要翻阅大量的审计档案，查看其中的关键内容并分析关联性。这种传统的审计方法效率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种基于人工智能的审计档案数据处理方法，用以提高审计处理的效率，该方法包括：
[0005]通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；
[0006]根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；
[0007]根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系。
[0008]本专利技术实施例还提供一种基于人工智能的审计档案数据处理装置，用以提高审计处理的效率，该装置包括：
[0009]抽取单元，用于通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；
[0010]构建单元，用于根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；
[0011]审计处理单元，用于根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系。
[0012]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于人工智能的审计档案数据处理方法。
[0013]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于人工智能的审计档案数据处理方法。
[0014]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于人工智能的审计档案数据处理方法。
[0015]本专利技术实施例中，基于人工智能的审计档案数据处理方案，通过：通过预先建立的
抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系，可以实现从基于人工智能从大量的审计档案中抽取实体信息来构建知识图谱，通过该知识图谱来进行审计数据处理，提高了审计工作处理的效率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0017]图1为本专利技术实施例中基于人工智能的审计档案数据处理方法的流程示意图；
[0018]图2为本专利技术实施例中基于人工智能的审计档案数据处理的原理示意图；
[0019]图3为本专利技术实施例中审计档案知识图谱的示意图一；
[0020]图4为本专利技术实施例中审计档案知识图谱的示意图二；
[0021]图5为本专利技术实施例中审计档案知识图谱的示意图三；
[0022]图6为本专利技术实施例中基于人工智能的审计档案数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0024]本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合法律法规的相关规定。
[0025]现有技术中有关审计档案数据处理方案主要是通过相似度计算，解决的档案的分类问题，但是审计档案都是同一类别，例如不同分行的行长任职文件或分工文件都是相似的，分类并不能解决审计工作的痛点。
[0026]考虑到现有技术中存在的技术问题，本专利技术实施例提出一种基于人工智能的审计档案数据处理方案，该方案是一种基于人工智能的审计档案利用方案，该方案基于人工智能从大量的审计档案中抽取被审计人的任职与分工信息，获得结构化信息，并进一步构建人员、机构相关的知识图谱，提升审计工作效率。基于该知识图谱，审计业务人员可以方便的被审计对象之间的关系例如查找人员与机构间的关联关系，包括隐藏的关系，而且每一条知识条目附带原文出处，审计档案由此被有序的统一和组织起来，审计业务人员可以方便地在不同的文档间跳转查看，提高审计的工作效率。下面对该基于人工智能的审计档案数据处理方案进行详细介绍。
[0027]图1为本专利技术实施例中基于人工智能的审计档案数据处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
[0028]步骤101：通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的
关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；
[0029]步骤102：根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；
[0030]步骤103：根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系。
[0031]本专利技术实施例中，基于人工智能的审计档案数据处理方法，工作时：通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系，可以实现从基于人工智能从大量的审计档案中抽取实体信息来构建知识图谱，通过该知识图谱来进行审计数据处理，提高了审计工作处理的效率。下面对该基于人工智能的审计档案数据处理方法进行详细介绍。
[0032]在一个实施例中，在上述步骤101中，通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系，可以包括：
[0033]将第一格式的审计档案解析为第二格式的审计档案；
[0034]通过预先建立的抽取模型从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的审计档案数据处理方法，其特征在于，包括：通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系；所述实体包括人名、机构名、职位及分工信息；根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱；所述知识图谱包括人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系；根据所述审计档案的知识图谱中人名与机构名之间的关联关系以及人名与人名之间的关联关系，查找被审计人之间的关联关系。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系，包括：将第一格式的审计档案解析为第二格式的审计档案；通过预先建立的抽取模型从第二格式的审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一格式为doc格式，所述第二格式为txt格式。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将第一格式的审计档案解析为第二格式的审计档案，包括：通过预设解析工具包将第一格式的审计档案解析为第二格式的审计档案。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过预设解析工具包将第一格式的审计档案解析为第二格式的审计档案，包括：通过Apache POI工具包将第一格式的审计档案解析为第二格式的审计档案。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预先建立的抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系，包括：通过预先建立的深度学习抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过预先建立的深度学习抽取模型从审计档案中抽取出多个实体及实体之间的关系，包括：通过预先建立的BERT和CRF抽取模型从审计档案中抽取出多个实体后形成实体及实体之间的关系。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多个实体及实体之间的关系，构建审计档案的知识图谱，包括：根据多个人名的职位与分工信息，构建人名、职位信息与机构名的三元组，以及被人名、分工信息与机...

【专利技术属性】
技术研发人员：万聪，周婉月，袁园，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：